本周 GitHub AI 热榜 6 个项目：逆向工程、HTML 生视频、4GB 显存跑 70B

这周 GitHub 热榜被 AI 工具刷屏了，挑 6 个真有料的，每个一句话说清“谁用得上”。

1. rea：给 AI 编程 agent 的逆向工程 MCP 服务器

让 agent 直接读二进制文件、Electron 应用、网站、.NET 程序集，解释功能是怎么实现的，再逐层追踪到汇编或伪代码帮你复刻。日榜第 1，11 万 star，MIT 协议。痛点很真实：看到喜欢的软件功能，不知道怎么实现。安装一条命令：npx rea-agents setup，支持 Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI。

谁用得上：想复刻某个软件功能、做竞品分析的开发者。

2. HyperFrames：写 HTML/CSS，直接渲染成 MP4

专为 AI coding agent 打造的开源视频框架（含 21 个 agent skill），6.1 万 star，Apache-2.0。做短视频的 HeyGen 官方出品。痛点是 Remotion 那种 React 渲染链对 agent 不友好，HyperFrames 让 agent 用最熟悉的 HTML 做视频：产品发布视频、PR 解说、数据可视化都行，本地 CLI 就能跑。

谁用得上：要做营销视频、技术解说视频，又不想学 React 渲染链的人和团队。

3. diagram-design：让 agent 画出“杂志级”架构图

一个 agent skill：Claude Code、Codex、Cursor 等装上后，画出的架构图、流程图等 44 种图表是“编辑杂志级”水准，输出单个自包含的 HTML+SVG 文件，还能套你自己的品牌配色。5 万 star，MIT 协议。痛点更真实：agent 默认画的 Mermaid 图，丑得没法放进博客和分享。安装：npx skills add cathrynlavery/diagram-design。

谁用得上：写技术博客、做分享、画文档，被默认图表丑到过的人。

4. AirLLM：70B 大模型，单张 4GB 显存跑起来

逐层从磁盘流式加载权重的推理库，不用量化、不用蒸馏。3.6 万 star，Apache-2.0，老牌项目（2023 年起）持续迭代：2026 年 7 月支持 Kimi K3（2.8T 参数，3.72GB 显存），8 月支持 Qwen3.8-Flash-Next（125B 跑进 5.95GB），9 月还加上了大模型训练支持（125B 模型 6GB 显存可训）。个人开发者 Gavin Li 维护。

谁用得上：本地只有亮机卡、又想玩大模型的人；预算有限想训大模型的团队。

5. text-to-cad：给 AI agent 的 CAD 插件

一句话描述，agent 本地生成 STEP、GLB、STL、3MF 三维模型，还能做可制造性检查、生成工程图、对接 3D 打印、钣金、CNC 服务。1.9 万 star，MIT 协议。把“AI 画图”从 2D 带进了 3D 机械设计和机器人领域，是 agent 技能赛道里少见的垂直方向。支持 Claude Code、Codex、Cursor、Gemini、Grok。

谁用得上：机械设计、机器人、硬件方向的开发者和团队。

6. billion-context：长会话 token 账单的“压缩机”

坐在 agent 和模型 API 之间的代理，把长会话的对话逐层压缩成摘要，号称 100K 上下文就够、省 5 倍 token、单个会话能连续跑几个月。900 多 star 的新面孔，中文作者维护，适配 Claude Code、Codex、Cursor、Qwen Code 等 20 多个客户端。注意：省 token 的数字是项目方自述，按单方说法看，效果以自己实测为准。

谁用得上：agent 重度用户，长会话 token 账单肉疼的人。

一句话总结：想复刻功能装 rea，要做视频装 HyperFrames，画图丑装 diagram-design，显卡弱装 AirLLM，搞硬件装 text-to-cad，token 烧钱装 billion-context。这周的榜单质量，是近几个月少见的高。